ar
Feedback
Data Science

Data Science

الذهاب إلى القناة على Telegram

DS По всем вопросам- @haarrp @ai_machinelearning_big_data - machine learning @pythonl - Python @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ArtificialIntelligencedl - AI @pythonlbooks-📚 @programming_books_it -📚 Реестр РКН: https://clck.ru/3Fk3zS

إظهار المزيد
Machinelearningالشبكة:Machinelearningروسيا15 203التكنولوجيات والتطبيقات3 211

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Science

تُعد قناة Data Science (@datascienceiot) لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 41 817 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 211 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 15 203 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 41 817 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 27 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -102، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 4، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.68‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.42‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 374 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 011 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
  • الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل llm, агентов, api, октября, разработчиков.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“DS По всем вопросам- @haarrp @ai_machinelearning_big_data - machine learning @pythonl - Python @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ArtificialIntelligencedl - AI @pythonlbooks-📚 @programming_books_it -📚 Реестр РКН: https://clck.ru/3...”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 28 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

41 817
المشتركون
+424 ساعات
-627 أيام
-10230 أيام
أرشيف المشاركات
Data Science
Data Science
41 816
Linear Algebra Github @datascienceiot
Linear Algebra Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Building Machine Learning Systems with Python Github @datascienceiot
Building Machine Learning Systems with Python Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
The Python book @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 816
Умение качественно анализировать ключевые показатели является весомым преимуществом для продакта. ⏰ В четверг, 9 апреля в 19:
Умение качественно анализировать ключевые показатели является весомым преимуществом для продакта. ⏰ В четверг, 9 апреля в 19:00 (мск) мы проводим бесплатный интенсив «Управление метриками продукта с помощью машинного обучения» 👩‍🏫 Кто выступит? Айра Монгуш, CEO & Founder в Mathshub 👨‍🏫 Что будет на вебинаре? — Погрузимся в язык дата-саенса, — Разберемся с основными метриками продукта, — Познакомимся со структурой ML-алгоритмов, — Решим практическую задачу предсказания оттока пользователей в телекоме на Python. 🔥 Двое самых активных участников получат сертификат на бесплатное обучение в ProductStar. Участие бесплатное, но регистрация обязательна. Зарегистрироваться на вебинар 👉 @ProductStarProductBot

Data Science
Data Science
41 816
Mastering Large Datasets with Python - 2019 @pythonlbooks

Data Science
Data Science
41 816
Bioinformatics with Python Cookbook Github @datascienceiot
Bioinformatics with Python Cookbook Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Advanced Machine Learning with Python Github @datascienceiot
Advanced Machine Learning with Python Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Fundamentals of Data Visualization (2019) Github @datascienceiot
Fundamentals of Data Visualization (2019) Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Think Java: How to Think Like a Computer Scientist Github @datascienceiot
Think Java: How to Think Like a Computer Scientist Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Introduction to the Math of Neural Networks Github @datascienceiot
Introduction to the Math of Neural Networks Github @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Algorithmic Problem Solving with Python @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Machine translation of cortical activity to text with an encoder–decoder framework @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Gradient boost trees with xgboost and scikit-learn @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
All keyboard shortcuts for data scientist

Data Science
Data Science
41 816
PyTorch Recipes - 2019 @datascienceiot
PyTorch Recipes - 2019 @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Practical statistics for data scientists: 50 essential concepts @pythonl

Data Science
Data Science
41 816
Practical Python AI Projects: Mathematical Models of Optimization Problems with Google OR-Tools @datascienceiot
Practical Python AI Projects: Mathematical Models of Optimization Problems with Google OR-Tools @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Machine Learning with Spark and Python: Essential Techniques for Predictive Analytic @datascienceiot
Machine Learning with Spark and Python: Essential Techniques for Predictive Analytic @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Practical SQL: A Beginner's Guide to Storytelling with Data @datascienceiot

Data Science
Data Science
41 816
Artificial intelligence with Python @datascienceiot